符号回归中系数校准作为选择压力
原文标题：Coefficient Calibration as Selection Pressure in Symbolic Regression
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论文指出模因符号回归中系数校准协议本身参与进化选择，集中式校准忽略协变量偏移下的稳定性。提出 Dirichlet-Sinkhorn 常数平均（DSCA），在异构子集上独立校准并取参数均值，在合成基准与十个真实数据集上改善函数恢复与精度-复杂度权衡。
- 问题
- 模因符号回归中系数校准协议本身影响进化选择，集中式校准忽略协变量偏移下的稳定性。
- 方法
- 提出 Dirichlet-Sinkhorn 常数平均（DSCA），在协变量分布不同的等分子集上独立校准并取参数均值。
- 结果
- 在合成基准与十个真实数据集上，函数恢复与精度-复杂度权衡优于集中式 BFGS 和 Levenberg-Marquardt 校准。
- 影响
- 做符号回归或可解释建模时，换掉集中式校准即可提升结构选择的泛化稳定性，改动小收益直接。
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